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基于内容的视频分割与检索技术研究的任务书
任务名称：基于内容的视频分割与检索技术研究
任务目的：研究基于内容的视频分割与检索技术，提高视频检索的效率和准确性。
任务内容：
1.针对视频分割，研究多种分割技术，如基于关键帧、基于运动等算法，研究各种分割方法的效果。
2.研究利用图像特征和机器学习算法对视频的分类，例如基于SIFT和SURF等特征提取方式，对视频进行分类，将同一类的视频归为一类，并与其他分类进行区分。
3.研究视频的相似度匹配算法，实现基于内容的视频检索。例如基于形状、场景、音频等特征进行视频匹配。
4.研究基于用户反馈的视频检索算法，利用用户的搜索记录和观看记录等反馈信息，使得视频检索结果更加准确。
5.对以上算法进行实验和比较分析，得出最优算法，并进行系统级实现。
任务计划：
第1-2周：熟悉国内外的相关研究工作和进展。
第3-4周：对视频分割算法进行研究和实验。
第5-6周：研究利用图像特征和机器学习算法对视频的分类。
第7-8周：研究视频的相似度匹配算法，并进行实现和测试。
第9-10周：研究基于用户反馈的视频检索算法。
第11-12周：对以上算法进行实验和比较分析，并进行系统级实现。
任务要求：
1.熟悉视频图像处理和机器学习等相关基础知识。
2.熟悉Python编程语言。
3.深入了解视频检索的主要算法和相关研究。
4.具有良好的沟通和团队合作能力。
5.能够按时完成任务，并撰写相关报告和论文。
任务成果：
1.完成基于内容的视频分割与检索技术的研究，提升视频检索的效率和准确性。
2.提供包括算法实现、测试数据、实验结果等的硬件和软件系统级成果。
3.撰写一篇学术论文，发表在重要学术期刊或会议上。